#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# ## 1.Groupby实践

# In[4]:


import numpy as np
import pandas as pd


# In[5]:


pd.__version__


# In[7]:


df = pd.read_csv('C:/Users/pc/Desktop/data_analysis-master/week03/data/learn_pandas.csv')
df


# In[9]:


df.groupby(['School','Gender'])['Height'].mean()


# In[10]:


df.groupby(['Gender','School'])['Height'].mean()


# In[15]:


hurun_djs = pd.read_html('https://www.hurun.net/zh-CN/Info/Detail?num=L9SQPH9FKJB1')[-3]
hurun_djs[0:1].values.tolist()[0]
df_hurun = hurun_djs[1:]
df_hurun.columns = hurun_djs[0:1].values.tolist()[0]
df_hurun['价值（亿元人民币）'] = df_hurun['价值（亿元人民币）'].astype('int64')

df_hurun


# In[24]:


# df_hurun.to_excel('') 导出为excel表格


# * 1.每个国家的独角兽行业分类下的估值情况？
# * 2.不同行业类别国家之间的估值情况对比？

# In[29]:


df_国家_行业 = df_hurun.groupby(['国家','行业']).agg({'价值（亿元人民币）':sum})
df_国家_行业


# In[17]:


df_hurun.groupby(['行业','国家']).agg({'价值（亿元人民币）':sum})


# In[30]:


df_行业_国家 = df_hurun.groupby(['行业','国家']).agg({'价值（亿元人民币）':sum,'行业':'count'})
df_行业_国家


# ## 2.Groupby对象

# In[19]:


gb = df_hurun.groupby(['行业','国家'])
gb


# In[20]:


gb.ngroups


# In[21]:


res = gb.groups
res.keys()


# In[23]:


gb.size()


# ## 3.聚合函数
# * agg方法

# In[31]:


df_行业_城市 = df_hurun.groupby(['行业','城市']).agg({'价值（亿元人民币）':sum,'行业':'count'})
df_行业_城市


# ### 3.1聚合函数的重命名

# In[32]:


df_行业_城市_重命名 = df_hurun.groupby(['行业','城市']).agg(价值_亿 = ('价值（亿元人民币）','sum'),企业数量 = ('行业','count'))
df_行业_城市_重命名


# In[33]:


# 输出以上四张表格


# ## 4.正确的输出数据分析结果

# In[35]:


with pd.ExcelWriter('output_hurun_analysis_result.xlsx') as writer:
    df_国家_行业.to_excel(writer, sheet_name='分行业国家')
    df_行业_国家.to_excel(writer, sheet_name='分国家行业')
    df_行业_城市.to_excel(writer, sheet_name='分行业城市')
    df_行业_城市_重命名.to_excel(writer, sheet_name='分行业城市_重命名')


# In[ ]:




